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女人为什么寿命更长

在这篇综述中，我们将尝试在进化假说，激素的影响和基因组结构中的性别差异之间建立联系，并考虑对男性衰老机制进行``生物黑客攻击''的方法的历史案例，您绝对不想使用。

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内容：



  • 弱性
  • 歧视假说
  • 死亡率-发病率的悖论
  • 生殖后寿命
  • “不受保护-X”假设
  • 讨论区



弱性


绝大多数动物具有两种性别，并且两性之间的预期寿命通常相差很大，平均而言，传播范围约为20％[ 1 ]，但在某些情况下，可以达到100％[ 2 ]。但是，在大多数情况下，女性的寿命有优势。

关于人均预期寿命中性别不平等的数据也显示出类似的情况；平均而言，妇女死亡比世界男性晚5年。尽管国家/地区之间的差异很大，但无疑与文化和社会因素有关（俄罗斯可能是一个可悲的例子，男性在这里的死亡平均比女性早11.5年），但是如果您查看男性和女性的预期寿命之间的相对差异分布，国家，您可以看到：

  • 男女之间的差距几乎与预期寿命无关
  • 它很可能与任何文化传统都没有很好的关联，因为在大部分分布中，文化传统和生活水平差异很大的国家经常出现在附近，例如：牙买加-比利时或多哥（西非）和瑞典


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绿色条形图是总预期寿命，蓝色条形图是总预期寿命的一部分，这是每个国家的男女预期寿命之差。数据来源[ 3 ]

由此，我们可以假定存在一些独立于文化和社会条件也会影响男女预期寿命中的性别差距。

歧视假说


我们建议考虑假设的主要组，以解释这种基于性别的明显歧视，并尝试在它们之间建立逻辑联系。

进化假说表明，预期寿命的差异与性选择有关。如果我们将动物的成功作为个体转移其基因的后代数量来评估，那么雄性可以通过选择“活得快死年轻”的策略而受益。通过最大限度地增加交配次数，他们不得不花费资源来维持次要的性特征，例如鲜艳的色彩和大号角，以及在比赛中为雌性而战，以表现出身体上的优势。所有这些都伴随着雄性生物的高成本，并带来生命危险，但同时也使您可以为种群选择最适合的基因。

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一对鸭橘子，左侧为雄性，右侧为雌性。资料来源：en.wikipedia.org/wiki/Sexual_dimorphism#/media/File

另一方面，通常，女性对发展的贡献更大，并且每单位时间交配次数的增加无法获得相同的生殖利益，因此，它依赖于策略：“如果驾驶得更慢，您将继续。”从这一点出发，大多数物种的雌性繁殖成功比雄性更依赖于预期寿命，这表明选择将更有可能巩固有助于雌性寿命的性状[ 4 ]。

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左图是不同种类的灵长类动物之间的死亡率差异图。右边是一只有幼崽的雌性黑猩猩。图表来源：www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3396421/#R15
图片来源：www.flickr.com/photos/7654576@N02/14653025323

同时，由于男性的寿命不会受到如此严峻的选择压力，因此它们可以固定基因，这些基因在雌性的繁殖和竞争中具有优势，但同时却不利于男性通常会影响预期寿命。这种多效基因的候选基因可能是男性性激素的基因。

为了支持这一观点，我们可以引用一项在鸟类中进行的研究的结果，该研究表明性激素-睾丸激素的水平（负责形成继发性特征）与免疫反应的水平以及对氧化应激的抵抗力之间呈反比关系。

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左：一对斑马阿玛丁（左为雄性），出处右上方：取决于睾丸激素水平的免疫应答水平；右下方：取决于睾丸激素来源水平的对氧化应激的抵抗力[ 5 ]。

四个星期内，有42只斑马阿马丁（小雀科家禽）在其皮肤下植入了植入物，具体取决于组，睾丸激素或邻苯二甲酰胺（引发细胞对睾丸激素反应的雄激素受体拮抗剂），对照组则空了。植入物[ 5 ]。

支持生殖成功的“阴暗面”假说的其他证据也可以是关于太监的预期寿命的观察性回顾性数据-cast割终生缺乏睾丸激素的人。根据家庭记录，研究人员研究了18-19世纪居住在韩国的81位太监的寿命，并将其与未cast割的那个时期的男性的寿命进行了比较。比较这些数据，科学家们认为，太监的平均寿命要长15-20年[ 6 ]。

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左边是家谱记录的数据分析结果，显示了18-19世纪韩国各个阶层的预期寿命[ 6 ]
在右边，在生产天方夜谭，在署理二人恩里科·切凯蒂和弗洛尔Revales为宦官与Zabeida 源



。另一方面，主要的雌激素，雌激素，相反，有助于减少炎症，由于它减少了对炎症状态[巨噬细胞所花费的时间7 ]。已经描述了雌激素对长寿的积极作用和降低心血管疾病风险的许多作用[ 8 ]，并且还显示出在体外用雌激素处理细胞培养物可减少由氧化应激引起的细胞死亡水平[ 9 ]。

死亡率-发病率的悖论


上述性激素的多效性（多种）作用可以为解释所谓的死亡率-发病率悖论提供线索。观察到的结果是，尽管妇女的寿命比男子长，但在较晚的年龄遭受各种疾病的影响更大，因此经常去看医生并评估其健康状况要比相应年龄的男子差[ 10 ]。

因此，如果您查看1950-2005年间欧洲4个国家（丹麦，挪威，瑞典，芬兰）的男女死亡率，并将数据分为5个年龄组，您会发现男女之间的差异达到了在65-84岁时，性激素的作用最为明显并几乎达到水平时，生殖期达到最大值[11 ]。

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1950-2005年期间，丹麦，挪威，瑞典和芬兰不同年龄组的男女死亡率差异。资料来源[ 11 ]

的假设是，“选择”了在睾丸激素负面影响期间存活的男性，有机地拟合了这些数据，只有最健康和稳定的个体才能存活直到性激素水平降低，而女性则相反，更年期的发作会失去雌激素对炎症反应和氧化应激的保护作用，并开始使人普遍感到不适。

生殖后寿命


关于死亡率-发病率悖论的解释，一个有趣的问题是为什么迄今为止仅在人中观察到它？ [ 12 ]要了解这一点，值得关注的是其他物种的女性的生殖后寿命。

2018年1月发表在《生态与进化》杂志上的一项研究通过测量生殖期结束前后女性寿命的比率，总结了52种胎盘哺乳动物的预期寿命。分布确实是出乎意料的，三个物种居首位：人类，虎鲸和短鳍wh（海豚家族的哺乳动物）。这三个物种在生殖后寿命中所占的比例占总寿命的四分之一以上，而在其余所有物种中，其与零之间的差异并不大。

当雌性达到最后育种的年龄时，她的预期寿命为人类= 26岁，虎鲸= 29岁，短鳍研磨= 13岁[ 13 ]。

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图中各栏的高度是不同物种雌性的最大预期寿命，该栏的黄色部分是生殖后预期寿命的比例。资料来源[ 13 ]

令人好奇的是，短篇小说恰好是两性预期寿命差异的冠军，正如本文开头提到的那样，她们的雌性寿命几乎是男性的两倍。[ 2 ]

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动物的外观是鳍状的。资料来源www.fisheries.noaa.gov/species/short-finned-pilot-whale

“不受保护-X”假设


另一个难题是对性二态性对预期寿命的影响的解释的补充，并解释了尽管有上述所有论点，但在某些物种中，男性仍然比女性寿命长，为什么未保护的异配子性染色体的假说可能成为事实。 [ 14 ]

地球上的大多数动物物种都有两个性别和两个双倍体（二倍体）染色体，并且由于每个染色体都是重复的，因此，如果一个拷贝受到损坏，就可以提供“保险”。通常，在基因组结构水平上的性别差异是同一性别的代表在某一对染色体中没有拷贝，但是有两个不同的染色体，这种性别称为异配子。

因此，在人类中，异配性是男性，而两个性染色体XX的存在是同配性的标志-女性。由于存在第二个拷贝，可以消除女性X染色体信息损伤的危害，而男性则可以说X染色体不受保护，这可能导致疾病并缩短预期寿命。

最近（2020年3月4日），来自新南威尔士大学的研究人员提供了明确且颇具说服力的证据来支持这一假设。他们收集了来自99个科和38个目的229个物种的男女预期寿命的信息。分析显示，同性配偶的平均寿命延长了17.6％[ 15 ]。

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. — , — . . [15]

重要的是要注意异性配子并不总是雄性；在某些物种中，雌性是异种的。最有趣的是，在雌性为一夫一妻制的物种中，同性配子雄性的寿命更长，但仅为7.1％。同时，如果我们取样一个仅雌性是同配雌性的物种，则性别预期寿命的差异将最大-20.9％，如图所示，并且与上述有关性激素的多效性和性选择成本的假设非常吻合。

讨论区


预期寿命中的性二态性研究是一个非常有趣和有前途的话题，它是进一步研究衰老机理的一个主要方面，因为它的研究还很薄弱，而且几乎在任何人群中我们都可以清楚地区分这一事实。暴露人群测试和完善假设。作者希望从这篇评论中，读者对男女预期寿命差异的可能机制有所了解，并有兴趣深入研究这个话题。

属性


本文得到了非营利组织Open Longevity openlongevity.org的支持。OpenLongevity openlongevity.org是一个由年轻的，不愿做的活动家和研究人员组成的社区，其主要目标是吸引人们的注意力，研究人员和资金用于研究人的衰老和彻底延长寿命的问题。

如果您想做这样的事情，请将其写在网站的联系人中，他们总是欢迎新朋友。

被引作品
1.https://bsd.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13293-018-0181-y/tables/1,
2.http://www.helenemarsh.com/publications/JournalPapers/1984/KasuyaMarshLifeReproPilot1984.pdf
3.https://www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/2016/Annex_B/en/
4.https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1365-2435.2008.01417.x
5.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2093982/
6.https://www.cell.com/current-biology/fulltext/S0960-98221200712-9
7.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4609992/
8.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3972065/
9.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17174166?dopt=Abstract
10.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3629373/
11.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3629373/
12.https://www.cell.com/cell-metabolism/fulltext/S1550-41311630237-6
13.https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ece3.3856
14.http://liu.diva-portal.org/smash/get/diva2:1199516/FULLTEXT01.pdf
15.https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsbl.2019.0867

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